【摘 要】
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支撑向量数据域描述（support vector data description，简称SVDD）作为一种已经得到广泛应用的核方法，目前研究主要集中在其性能和效率的提高上，然而该算法优化问题最优解性质的理
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支撑向量数据域描述（support vector data description，简称SVDD）作为一种已经得到广泛应用的核方法，目前研究主要集中在其性能和效率的提高上，然而该算法优化问题最优解性质的理论性质却没有得到足够的关注．为此，首先把SVDD定义的原始优化问题等价转化为一个凸约束二次优化问题，然后从理论上证明了其构建的超球圆心具有唯一性，然而超球半径在一定条件下却存在不唯一性，并且给出了半径存在不唯一性的充分必要条件．还从对偶优化问题的角度分析了超球的圆心和半径性质，并且给出了SVDD算法中在根
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